内存管理 与 数据存储
索引文档的总体结构
索引（index）：Lucene的索引由许多个文件组成，这些文件放在同一个目录下
段（segment）：一个Lucene的索引由多个段组成，段与段之间是独立的。添加新的文档时可以生成新的段，达到阈值（段的个数，段中包含的文件数等）时，不同的段可以合并。在文件夹下，具有相同前缀的文件属于同一个段segments.gen 和 segments_N（N表示一个具体数字，eg：segments_5）是段的元数据文件，他们保存了段的属性信息。
文档（document）：文档时建索引的基本单位，一个段中可以包含多篇文档。新添加的文档时单独保存在一个新生成的段中，随着段的合并，不同的文档会合并到至相同的段中。
域（Field）：一个文档有可由多个域（Field）组成，比如一篇新闻，有 标题，作者，正文等多个属性，这些属性可以看作是文档的域。不同的域可以指定不同的索引方式，比如指定不同的分词方式，是否构建索引，是否存储等
词（Term）：词 是索引的最小单位，是经过词法分词和语言处理后的字符串。
Lucene的索引结构中，即保存了正向信息，也保存了反向信息。
正向信息：
按层次保存了从索引，一直到词的包含关系：索引(Index) –> 段(segment) –> 文档(Document) –> 域(Field) –> 词(Term)
也即此索引包含了那些段，每个段包含了那些文档，每个文档包含了那些域，每个域包含了那些词。
既然是层次结构，则每个层次都保存了本层次的信息以及下一层次的元信息，也即属性信息，比如一本介绍中国地理的书，应该首先介绍中国地理的概况，以及中国包含多少个省，每个省介绍本省的基本概况及包含多少个市，每个市介绍本市的基本概况及包含多少个县，每个县具体介绍每个县的具体情况。
如上图，包含正向信息的文件有：
segments_N保存了此索引包含多少个段，每个段包含多少篇文档。
XXX.fnm保存了此段包含了多少个域，每个域的名称及索引方式。
XXX.fdx，XXX.fdt保存了此段包含的所有文档，每篇文档包含了多少域，每个域保存了那些信息。
XXX.tvx，XXX.tvd，XXX.tvf保存了此段包含多少文档，每篇文档包含了多少域，每个域包含了多少词，每个词的字符串，位置等信息。
反向信息：
保存了词典到倒排表的映射：词(Term) –> 文档(Document)
如上图，包含反向信息的文件有：
XXX.tis，XXX.tii保存了词典(Term Dictionary)，也即此段包含的所有的词按字典顺序的排序。
XXX.frq保存了倒排表，也即包含每个词的文档ID列表。
XXX.prx保存了倒排表中每个词在包含此词的文档中的位置。
倒排
倒排存储示例
文章1的所有关键词为：[tom] [live] [guangzhou] [i] [live] [guangzhou] 文章2的所有关键词为：[he] [live] [shanghai]
索引结构
通常有两种位置：
a.字符位置，即记录该词是文章中第几个字符（优点是关键词亮显时定位快）；
b.关键词位置，即记录该词是文章中第几个关键词（优点是节约索引空间、词组（phase）查询快），lucene中记录的就是这种位置。
lucene将上面三列分别作为词典文件（Term Dictionary）、频率文件(frequencies)、位置文件 (positions)保存。其中词典文件不仅保存有每个关键词，还保留了指向频率文件和位置文件的指针，通过指针可以找到该关键字的频率信息和位置信息。
倒排信息
在Lucene的设计里，IntBlockPool和ByteBlockPool的作用域是IndexChain，即每个IndexChain都会生成独立的ByteBlockPool和IntBlockPool ，这样就不会出现多线程间可变数据共享的问题，这种做法实际上是一种约定方式的线程封闭，即ByteBlockPool本身并不是线程安全的，不像ThreadLocal或者栈封闭。由于每个IndexChain都需要处理多个Field，所以IntBlockPool和ByteBlockPool是Field所共享的。需要注意的是ParallelPostingsArray的作用域是Field，即每个Field都有一个postingsArray。
ParallelPostingsArray的三个成员变量:
textStarts存储的是每一个term在ByteBlockPool里面的起始位置，通过textStarts[termID]可以快速找到termID对应的term 。
byteStarts存储的是term在ByteBlockPool的结束位置的下一个位置。
IntStarts存储的是term在IntBlockPool的地址信息，而IntBlockPool则存储着term在ByteBlockPool中的Slice位置信息。
ParallelPostingsArray成员变量关系示例
DOCID;Freq;Positions这三种信息都是随着Term存储在ByteBlockPool中，其存储过程如下：
第一步：把term.length存储到ByteBlockPool.buffer中。这会占用1或者2个byte，由term的大小决定。由于term的最大长度为32766，所以term.length最多会占用两个byte。
第二步：把term的byte数组形式存储到ByteBlockPool.buffer中。
第三步：紧接着term开辟5个byte大小的slice,用来存储term在每个doc中的freq信息。
第四步：再开辟一块Slice用来存储positions信息。
Lucene存储在索引中的并非真正的docId,而是docDelta,即两个docId的差值.这样存储能够起到节约空间的作用。
索引实现
Lucene3.0之前使用的也是跳跃表结构，后换成了FST，但跳跃表在Lucene其他地方还有应用如倒排表合并和文档号索引。
FST
理论基础：《Direct constructionofminimal acyclic subsequential transducers》，通过输入有序字符串构建最小有向无环图。
优点：内存占用率低，压缩率一般在3倍~20倍之间、模糊查询支持好、查询快
缺点：结构复杂、输入要求有序、更新不易
Lucene里有个FST的实现，从对外接口上看，它跟Map结构很相似，有查找，有迭代。
与Map的性能对比
倒排索引
索引文件结构
往索引库里插入四个单词abd、abe、acf、acg,看看它的索引文件内容如下：
索引结构图
构建过程如下：
构建过程
Lucene的FST实现的主要优化策略有：
1. 最小后缀数。Lucene对写入tip的前缀有个最小后缀数要求，默认25，这时为了进一步减少内存使用。如果按照25的后缀数，那么就不存在ab、ac前缀，将只有一个跟节点，abd、abe、acf、acg将都作为后缀存在tim文件中。我们的10g的一个索引库，索引内存消耗只占20M左右。
2.前缀计算基于byte，而不是char，这样可以减少后缀数，防止后缀数太多，影响性能。如对宇(e9 b8 a2)、守(e9 b8 a3)、安(e9 b8 a4)这三个汉字，FST构建出来，不是只有根节点，三个汉字为后缀，而是从unicode码出发，以e9、b8为前缀，a2、a3、a4为后缀。
倒排表的docId压缩
docId压缩存储
跳跃表加速合并，因为布尔查询时，and 和or 操作都需要合并倒排表，这时就需要快速定位相同文档号，所以利用跳跃表来进行相同文档号查找。
正排：
正向信息在Lucene中只有docId-document的映射，由CompressingStoredFieldsWriter类来完成。
Lucene的正向信息存储比较简单，按Field依次把内容写入到bufferedDocs中，然后把偏移量写入到endOffsets中就OK了。
当满足flush条件或者执行了IndexWriter.commit()方法，则会进行一次flush操作，把内存中缓存的document及倒排信息flush到硬盘中。
正向索引
正向索引结构
fnm中为元信息存放了各列类型、列名、存储方式等信息。
段的元数据信息
fdt为文档值，里面一个chunk就是一个块，Lucene索引文档时，先缓存文档，缓存大于16KB时，就会把文档压缩存储。一个chunk包含了该chunk起始文档、多少个文档、压缩后的文档内容。
域数据文件
fdx为文档号索引，倒排表存放的时文档号，通过fdx才能快速定位到文档位置即chunk位置，它的索引结构比较简单，就是跳跃表结构，首先它会把1024个chunk归为一个block,每个block记载了起始文档值，block就相当于一级跳表。
域索引文件的作用示意
所以查找文档，就分为三步：
第一步二分查找block，定位属于哪个block。
第二步就是根据从block里根据每个chunk的起始文档号，找到属于哪个chunk和chunk位置。
第三步就是去加载fdt的chunk，找到文档。这里还有一个细节就是存放chunk起始文档值和chunk位置不是简单的数组，而是采用了平均值压缩法。所以第N个chunk的起始文档值由DocBase + AvgChunkDocs * n + DocBaseDeltas[n]恢复而来，而第N个chunk再fdt中的位置由StartPointerBase + AvgChunkSize * n + StartPointerDeltas[n]恢复而来。
从上面分析可以看出，lucene对原始文件的存放是行式存储，并且为了提高空间利用率，是多文档一起压缩，因此取文档时需要读入和解压额外文档，因此取文档过程非常依赖随机IO，以及lucene虽然提供了取特定列，但从存储结构可以看出，并不会减少取文档时间。
列式存储
词向量(Term Vector)的数据信息
词向量 信息是从索引（index）到文档（document）到域（field）到词（term）的正向信息，有了词向量信息，就可以得到一篇文档包含哪些词的信息。
Lucene目前有五种类型的DocValues：NUMERIC、BINARY、SORTED、SORTED_SET、SORTED_NUMERIC，针对每种类型Lucene都有特定的压缩方法。
如对NUMERIC类型即数字类型，数字类型压缩方法很多，如：增量、表压缩、最大公约数，根据数据特征选取不同压缩方法。
SORTED类型即字符串类型，压缩方法就是表压缩：预先对字符串字典排序分配数字ID，存储时只需存储字符串映射表，和数字数组即可，而这数字数组又可以采用NUMERIC压缩方法再压缩。
列式存储
对DocValues的应用，ElasticSearch功能实现地更系统、更完整，即ElasticSearch的Aggregations——聚合功能，它的聚合功能分为三类： Metric -> 统计 、 Bucket ->分组 、 Pipline -> 基于聚合再聚合 。
ElasticSearch基于倒排索引和DocValues实现SQL过程
